Pengaruh Dana Bagi Hasil Provinsi Dan Bantuan Keuangan Pemerintah Provinsi Terhadap Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten Simalungun
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh parsial DBH Propinsi dan BKP Propinsi terhadap PDRB Kabupaten Simalungun dan pengaruh simultan DBH Propinsi dan BKP Propinsi terhadap PDRB Kabupaten Simalungun. Berdasarkan jenis masalah yang diteliti, pendekatan yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dan verifikatif kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Dana Bagi Hasil (DBH) Provinsi dan Bantuan Keuangan (BKP) Provinsi secara simultan berpengaruh signifikan terhadap PDRB Kabupaten Simalungun. Dari hasil uji F (simultan) yang dilakukan, diperoleh Fhitung sebesar 14,358 dimana Ftabel adalah 4,74. Dengan demikian Fhitung (14,358) > Ftabel (4,74), maka DBH dan BKP Provinsi secara simultan berpengaruh signifikan terhadap PDRB Kabupaten Simalungun. Secara parsial Dana Bagi Hasil (DBH) Provinsi berpengaruh signifikan terhadap Pengembangan Wilayah Kabupaten Simalungun. Nilai signifikansi DBH Provinsi diperoleh sebesar 0,03 lebih kecil dari signifikansi Alpha 0,05 yang menunjukkan bahwa DBH Provinsi berpengaruh signifikan terhadap PDRB. Sementara nilai signifikansi BKP Provinsi diperoleh sebesar 0,058 dimana nilai ini lebih besar dari nilai Alpha 0,05, dengan demikian BKP Provinsi secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap PDRB Kabupaten Simalungun
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».